基于“场-路”耦合有限元分析法的变压器短路电抗仿真的研究

短路电抗法是检测电力变压器绕组变形的有效方法之一,开展变压器短路电抗的仿真计算研究,对于获取各种绕组变形故障时的特征信息具有重要意义。基于实验室中一台模型变压器的结构参数,分别建立了绕组正常及存在匝间短路故障时的有限元仿真模型,利用"磁-路"耦合的方法对变压器的漏磁场和漏感参数进行了计算,分析了绕组变形位置与变压器漏磁场之间的关系,并与在模型变压器上的实验结果进行了对比,结果表明:绕组内部发生匝间短路故障时,在径向中部的匝间短路对漏磁场的影响较大,而在轴向中层绕组的匝间短路对漏磁场的影响较小。研究成果对于指导短路电抗法的现场应用和绕组故障的检测提供了一定的理论依据。     

一种基于电流比变化量的变压器匝间短路保护方法

变压器匝间短路特别是少匝数短路时,现有保护很难检测并发现故障。基于变压器绕组两侧电流比值与两侧绕组匝数比值之间的对应关系,提出了一种电流比变化量匝间保护方法,构建了保护动作判据。该方法不仅能躲过变压器内部相间故障及变压器外部短路的影响,还能区分匝间短路故障相,具有很高的保护灵敏度。通过对试验变压器进行的内部匝间短路试验,验证了所提方法的有效性。     

匝间短路故障下电力变压器绕组的物理特征分析

电力变压器绕组匝间绝缘状态与其安全运行水平密切相关,揭示单匝短路故障时绕组的多物理场特征有利于获取匝间绝缘状态信息,以避免设备损坏事故的发生。针对在实际试验研究中变压器绕组单匝短路系列故障设置困难问题,采用ANSYSElectronicsDesktop有限元仿真软件建立与实际变压器一致的"场–路"耦合模型,并导入Workbench协同仿真平台,进行"电磁–结构"与"电磁–热"的多物理场耦合仿真分析。通过在变压器模型外电路中设定二次绕组某时刻发生单匝短路故障,仿真研究该故障变压器的电磁、机械及温度等多物理参数变化特征及分布规律,得到故障情况下绕组受力情况及易变形部位,同时通过分析线匝损耗及绕组温升情况,得到匝间短路故障对变压器的危害主要在于损耗温升导致绝缘劣化而非受力变形,为电力变压器抗短路能力提升措施应用及其匝间短路故障在线检测和保护技术研究,提供理论依据。     

基于重复脉冲法的变压器绕组匝间短路故障诊断

针对变压器绕组轻微匝间短路故障难以检测的问题,提出利用重复脉冲法的特征曲线进行匝间短路故障诊断的方法。分析了脉冲信号在变压器绕组内的传播过程,建立了反映该传播过程的变压器绕组分布参数电路模型,推导了发生匝间短路后波阻抗的变化规律。通过在变压器绕组一端输入一个低压脉冲,在另一端采集响应特性曲线,结合绕组匝间短路前后的2条响应特性曲线得到其特征曲线。分析特征曲线是否突起以此来判断是否发生匝间短路故障,从而实现故障诊断,而特征曲线的突起程度反映了绕组短路故障的严重程度。结合人工神经网络算法,对所提方法的故障识别率进行分析,仿真样本分析显示其故障识别率可达95%左右。仿真和实例分析结果表明了重复脉冲法对诊断变压器绕组匝间短路故障的可行性及准确性。     

基于功率因数角的接地变压器匝间短路故障辨识

接地变压器可为中压不接地系统提供经消弧线圈接地或经接地电阻接地的中性点，其运行状态直接影响电网的安全与稳定。绕组匝间短路是接地变压器常见的故障类型，它会造成设备烧毁，引发停电事故。由于接地变压器的特殊结构，现有变压器故障诊断方法无法有效辨识接地变压器绕组匝间短路故障。针对此问题，提出了基于功率因数角的接地变压器匝间短路故障在线辨识方法。首先，建立了接地变压器等效电路；然后，分析了接地变压器不同相绕组发生匝间短路故障时功率因数角的变化规律，依据这一规律可实现接地变压器匝间短路故障及其相别的在线辨识；最后，在ANSYS软件中进行实例仿真，验证了所提方法的有效性。     

一起220 kV变压器匝间短路故障诊断与分析

文中对一起220 kV变压器匝间短路故障进行分析,从保护动作、诊断试验以及解体检查3个维度,对变压器典型匝间短路的故障特征及诊断过程进行介绍。纵联差动和增量差动保护提示A相绕组存在匝间或高阻接地故障;低电压空载和绕组变形试验表明A相存在匝间短路或磁路故障;变比测试提示高压绕组存在匝间短路。解体检查发现A相高压绕组确实存在匝间短路故障,验证了所诊断分析的结论。     

变压器绕组变形的扫频短路阻抗法研究

针对变压器因绕组变形而产生故障问题,分析了现有短路阻抗法和频响法检测绕组变形手段的特点和不足,研究了扫频短路阻抗法的基本原理和测试接线方式,在模型变压器上进行了绕组层间短路、绕组匝间短路等不同情况的试验测试,初步验证了该方法的有效性。以某220 kV变压器为测试对象,采用扫频短路阻抗法进行了变电站现场测试工作。该方法测试结果能够提供更多的测量参量,为绕组变形的研判提供了更多的参考依据,是一种很有价值的变压器绕组变形测试方法。     

用变压器分相空载试验检测其故障

阐述用变压器分相空载试验检测变压器故障的具体试验方法,分析试验的基本原理.该试验接线简单,能有效地检验出变压器绕组的匝间短路故障及铁芯局部短路或工艺不良造成的缺陷。该试验便于供电局或发电厂运行中查找设备故障或新变压器验收试验.     

油浸式变压器绕组匝间短路故障对其内部电场分布的影响分析

油浸式变压器作为电力系统的关键电气设备,其内部故障可能会影响变压器的安全运行。其中绕组短路故障是影响变压器绝缘劣化的重要因素之一,长期运行可能引发变压器内部发生局部放电,严重时可导致绝缘击穿或发生沿面放电。因此研究变压器绕组匝间短路故障附近电场强度的变化规律具有重要的意义。本文以S9-M-10000/10型号的油浸式电力变压器为对象,仿真分析不同类型绕组短路故障对其内部电场分布的影响。仿真结果表明正常运行的变压器内部油隙撑条帘处及高低压绕组两端部电场强度较强;发生匝间短路故障后,绕组短路位置的电场强度呈现先减小后增大最后趋于稳定的趋势;随高压绕组首端短路匝数的增加,局部最大电场强度增大,匝间短路局部电场畸变越明显,且短路位置距离油隙撑条帘越近电场强度畸变越明显。本文仿真结果可为解释绕组匝间短路故障对变压器内部电场的影响程度提供参考。     

一例换流变压器匝间短路故障分析

介绍了一例在调试过程中出现的换流变压器绕组匝间绝缘故障导致的保护动作,直流系统退出运行案例。分析了换流变压器匝间短路故障过程,通过现场试验和解体分析,查找到绕组内部的故障点,指出可能是在运输和存放过程中因受潮导致变压器内部故障的发生,并对换流变压器交接试验和故障后油色谱诊断试验提出了改进建议。     

基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法

绕组变形是变压器内部的主要故障类型之一,严重威胁电力系统正常运行。为有效提高绕组变形在线检测的准确性,结合变压器在运行中遭受暂态过电压冲击的特性,提出基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法。当暂态过电压信号侵入变压器绕组时,在绕组末端获取电压行波信号,采用具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)对其进行分解,得到本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各IMF分量下的相关系数,对比分析后选取一些IMF的相关系数作为绕组变形的故障特征量,最后结合BP神经网络构建故障特征和故障点的映射关系,实现绕组变形的在线故障定位。仿真结果验证了本方法的可行性。     

变压器绕组的垂直表征式超声波三维成像检测系统研究

绕组变形是造成变压器故障最常见的原因,因此直观、定量的带电检测方法极具意义。目前的绕组变形超声波成像检测方法,必须知道绕组半径及绕组中心点位置等变压器内部参数,且只适用于绕组线圈的径向变形,具有较大的局限性。为此,提出了绕组变形的垂直表征式超声波三维成像检测方法。首先,为解决目前算法必须知道变压器内部参数的问题,用发射换能器到绕组的垂直距离作为绕组状况的特征量,形成了垂直表征式超声波三维成像算法。然后,提出了绕组变形定量定性表示方法,能适用于多种形状的绕组形变,显著拓展了三维成像检测方法的应用范围。研制垂直表征式超声波三维成像检测系统,能对绕组进行三维成像带电检测。最后,对某模拟变压器进行现场试验,验证了系统的有效性。     

基于BOTDR的变压器绕组变形检测试验研究

针对常见的电力变压器绕组变形故障,已有的检测手段多为离线检测,无法实时反映绕组的应力变化。提出一种基于BOTDR的变压器绕组变形检测方法,设计了光纤复合式绕组模型,搭建了应力检测平台,并开展变压器绕组变形试验。试验结果表明:分布式光纤传感技术对变压器绕组微小的变形有着较高的灵敏度,可以同时实现绕组变形的定位,为变压器绕组的在线监测提供了一种新的思路。     

Analysis of internal winding short circuit faults in power transformers using transient finite element method coupling with external circuit equations

Interturn short circuit faults are the leading cause of power transformer failures. If not quickly detected, these faults usually develop into more serious faults, which would result in irreversible damage to the transformer, unexpected outages, and consequential costs. The aim of this research is to obtain a better understanding of the physical behavior of the power transformers in the presence of interturn faults as well as to discover the best indicators for detection of interturn short circuit faults. To this end, a time stepping finite element model of power transformer has been developed to analyze the transient behavior of a real power transformer when the transformer is working under winding short circuit fault conditions. The transient model, coupled with external circuit equations, allows us to simulate the dynamic behavior of the transformer with the real power supply and external loads connections. The FEM computations show the ability of the electromagnetic flux inside the transformer, transformer terminal currents, and circulating current in the shorted turns as useful monitoring parameters for transformer fault detection. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

三相变压器短路电抗在线检测方法研究

为了能及时发现变压器的事故隐患、延长变压器的使用寿命及保证整个电力系统的安全稳定运行,需要对变压器绕组变形的检测方法进行研究。变压器的短路电抗值是由绕组的几何尺寸、空间位置等因素所决定,当其绕组发生变形时,短路电抗值发生变化,测量短路电抗变化情况可判断变压器绕组是否变形。文章提出了一种三相变压器短路电抗在线检测新方法,可在线计算变压器短路电抗,对变压器进行绕组变形进行在线检测,仿真和试验表明本方法的可行性和有效性。     

基于频响曲线稀疏表示的变压器绕组变形模式识别方法

为了提高电力变压器绕组状态监测水平,提出了一种基于频响曲线稀疏表示的变压器绕组变形模式识别方法。文章在构建了Gabor原子的过完备原子库和通过有限元模型仿真得到了正常及变形绕组频响曲线的基础上,将正常情况及变形情况下的绕组频响曲线在过完备原子库上进行稀疏表示,并对所有匹配的Gabor原子分别进行短频傅里叶变换、叠加,得到正常曲线及变形曲线的等效时频分布,然后将两条曲线的等效时频分布值相减,得到可以反映绕组频响曲线变形程度的特征向量。最后,利用支持向量机模型实现了不同绕组变形故障的识别。试验结果表明,提出的方法具有较高的可靠性,适用于绕组变形模式识别。     

电力变压器绕组变形常用检测方法

电力变压器绕组变形直接或者间接引起的变压器故障较多,检测变压器绕组变形十分有必要。变压器绕组变形检测的常用方法有低电压脉冲法、频响法和短路阻抗法。介绍变压器绕组变形的主要形式,分析三种测量变压器绕组变形的原理,对比三种测量方法的优缺点。     

漏电抗的参数辨识技术在线监测变压器绕组变形的研究

短路电抗法是检测电力变压器绕组变形的有效方法之一,在线检测变压器短路电抗变化对随时获取绕组的健康状况具有重要意义。为了实现变压器绕组的在线监测,基于一台模型变压器,以变压器回路方程作为参数辨识模型,利用递推的最小二乘算法对绕组漏电感参数进行实时辨识。分析和计算了测量系统产生的误差,提出了采用类似模糊神经网络的方法对PT和CT进行补偿。通过对比在线测量值与离线测量值的结果,表明该测量系统具有良好的准确性与稳定性,变压器的运行状态对测量结果影响很小,能够为实际运行中的变压器的绕组状况提供实时准确的指示。     

基于粒子群算法优化支持向量机的变压器绕组变形分类方法

变压器是电网最为核心的设备,绕组变形是变压器主要的故障类型之一,频率响应分析法(frequency response analysis, FRA)是目前广泛应用的绕组变形检测方法。为提高绕组变形分类诊断的性能,文中提出基于粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)的变压器绕组变形分类方法,采用数学统计方法提取频率响应曲线的特征参量,并输入到支持向量机模型进行训练,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数,使其能够有效区分不同的绕组故障类型。为证明文中方法在变压器绕组故障诊断方面的有效性,在一台特制模型变压器上进行了一系列故障模拟实验。数据处理结果表明,训练后的支持向量模型表现出了极高的性能,并且,相比传统的网格搜索参数优化算法,粒子群算法优化的支持向量机可以显著提高变压器绕组变形故障的分类性能。     

基于扫频阻抗法辨识的电力变压器绕组变形智能检测技术

针对扫频阻抗法在变压器绕组变形检测中判据尚不明确,还依赖人员经验的现状.文章结合扫频阻抗谱的基本特性,提出基于扫频阻抗谱辨识的绕组变形智能检测技术,选取的特征参量包括阻抗幅值的极值点、相位过零点、70°相位特征点、相关系数.并通过实验对不同故障状态下的各参量变化进行统计分析,验证扫频阻抗谱的特征参量在检测变压器绕组变形时的有效性.结果 表明,所选扫频阻抗谱的特征参量可以很好地识别绕组是否变形以及故障类型.此项研究为我国电力变压器绕组变形故障检测的发展提供参考和借鉴.